基于聚类分析的煤矿瓦斯涌出量预测方法研究

将影响煤矿瓦斯涌出量因素作为数据对象属性,运用聚类分析对瓦斯涌出量进行聚类,得到各个样本的类别特征及各簇的平均值和标准偏差。并选取其中3个主要影响因素生成三维散点图,分析聚类效果。通过待测样本的类别划分,证实了该方法对煤矿瓦斯涌出量预测的有效性和可行性。     

模糊聚类分析在煤炭消费量预测中的应用

由于模糊聚类分析可以较好的完成目标分类,因此其近年来在许多行业都有重要的应用。本文将模糊聚类分析应用于煤炭消费量的预测中,通过已知年份中与煤炭消费量关系密切的数据,选取合适公式进行聚类,并利用F检验得到最佳阈值,通过检验证明利用该方法预测煤炭需求量是可行的,可以指导生产。     

大东庄煤矿瓦斯涌出量预测

采用井下钻屑解吸法对大东庄煤矿4#煤层的瓦斯含量进行了实测,根据瓦斯含量测值和组分确定了4#煤层处于瓦斯风化带中的氮气带。依据煤层瓦斯风化带下限瓦斯涌出量指标对4#煤层相对瓦斯涌出量和绝对瓦斯涌出量进行预测,得知大东庄煤矿4#煤层属于低瓦斯矿井。     

矿井瓦斯涌出量预测的模糊分形神经网络研究

将模糊控制技术、分形理论中的时间序列分析方法与神经网络技术有机地结合起来，并运用于矿井瓦斯涌出量的预测中。通过对矿井瓦斯涌出量时间序列的模糊分形处理，用BP神经网络对影响因素间的非线性关系进行拟合。检验结果表明，模型可靠，预测精度高。     

改进的神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用

以解决矿井瓦斯涌出量预测问题为研究目的,将模糊系统和人工神经网络有机结合起来,组成T-S模糊神经网络,利用遗传算法对网络中参数值进行优化,对淮南某煤矿进行试验并分析。结果表明预测模型正确可靠。     

基于T-S模糊神经网络的瓦斯涌出量预测

在对T-S模糊神经网络原理进行分析的基础上,采用MATLAB语言,利用赵庄二号井2314工作面所测得的数据,建立T-S模糊神经网络预测模型。该方法具有拟合性能强,预测准确度高的优点,可以作为采煤工作面瓦斯涌出量预测的方法,对于瓦斯治理有着重要意义。     

瓦斯涌出量灰色预测

基于灰色系统原理和现场调研，针对矿井瓦斯防治现状，实例分析瓦斯涌出量在一个周期的变化规律，对现场预测瓦斯爆炸有一定的参考价值和实际意义。     

泉水沟煤矿矿井瓦斯涌出量预测

根据<矿井瓦斯涌出量预测方法>对阜康泉水沟煤矿矿井瓦斯涌出量进行了预测和计算,根据预测结果,矿井属高瓦斯矿井.建议煤矿采用合理抽放瓦斯方法提高抽放瓦斯效果.确保煤矿生产安全.     

望云煤矿瓦斯涌出量预测分析

结合望云矿井实际,分析了矿井瓦斯赋存规律,利用线性回归方法得出了该矿15#煤层瓦斯含量与埋藏深度的关系和瓦斯含量增长梯度。通过采用分源预测法预测矿井瓦斯涌出量,并对其构成进行了分析,为矿井抽采瓦斯提供了可靠的基础数据。     

永固煤矿高瓦斯区掘进面的瓦斯涌出规律及涌出量预测

根据中央采区深部煤层瓦斯含量和煤巷瓦斯涌出量的实测结果确定了3煤煤层的瓦斯风化带深度和瓦斯含量梯度 ,分析了掘进工作面的瓦斯涌出规律 ,提出了中央采区高瓦斯区煤巷掘进工作面瓦斯涌出量的预测公式。     

模糊聚类分析在煤与瓦斯突出预测中的应用

随着采掘深度的加大和采掘速度的不断提高,越来越多的煤层在开采过程中发生动力现象,发生了严重的煤与瓦斯突出。但是导致煤与瓦斯突出的各因素具有模糊性,日常工作中很难清晰地判断工作面有无突出危险性。为了有效地防治突出,在实践中采用了许多方法,但是各种方法都不能准确地对煤层突出危险程度进行预测和预报。研究表明,模糊聚类分析应用模糊数学原理能够综合考虑多个不确定的、模糊的因素,然后对这些因素进行分类,将具有相似程度的因素聚合在一起。因此,本文利用模糊聚类分析对羊渠河矿工作面和掘进面的突出性进行预测,经实践证明是可行的。     

程庄煤矿瓦斯涌出量预测分析

煤矿瓦斯涌出预测对于矿井通风设计和瓦斯管理非常重要。结合程庄矿煤层瓦斯的实际情况,对程庄煤矿9号煤层和15号煤层开采过程中的相对瓦斯涌出量和绝对瓦斯涌出量进行了预测。此外,还针对瓦斯涌出制定了防治措施。     

下霍煤矿矿井瓦斯涌出量预测研究

通过实测下霍煤矿3号煤层的原始瓦斯含量、气体组分等瓦斯基本参数,结合地勘期间的瓦斯含量数据、煤层赋存条件、开采技术条件和设计开采方案,在研究下霍煤矿3号煤层瓦斯含量分布规律的基础上,推测出下霍煤矿井田范围内的3号煤层既有甲烷带,又有瓦斯风化带,采用分源预测法对下霍煤矿一、二采区3号煤层开采时的矿井瓦斯涌出量进行了预测。     

野毛冲煤矿矿井瓦斯涌出量预测

通过分源预测方法对野毛冲井田进行瓦斯涌出量预测,确定了矿井投产初期和后期的瓦斯涌出量,为矿井通风设计、瓦斯抽采等提供了理论基础数据。     

模糊聚类评估法在煤与瓦斯突出预测中的应用

通过模糊聚类分析将影响煤与瓦斯突出的地质构造综合起来考虑,应用灰色系统理论中的多维灰色评估方法,对煤与瓦斯突出的样本集进行了分析研究,不仅可靠程度高,而且能定量描述待报样本与模式的危险程度。研究结果表明,该方法能准确对煤与瓦斯突出灾害进行预测,从而说明了该方法的可靠性。     

新建矿井的瓦斯涌出量预测地质方法及其应用

介绍了预测新建矿井的瓦斯涌出量的地质方法。简述了正村矿瓦斯地质特征,应用相邻新安矿的瓦斯资料,通过瓦斯地质类比法预测出正村矿的瓦斯涌出量。     

任家庄煤矿首采工作面瓦斯涌出量预测

通过对任家庄煤矿首采工作面瓦斯涌出量影响因素的分析,认为该矿瓦斯涌出量控制系统是个充满灰现象的灰系统。应用灰色系统理论,建立了预测该矿首采工作面瓦斯涌出量的灰色系统GM(1,1)模型,并用残差序列进行了修正。